introducción a la ingeniería

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ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE USADAS POR 
ESTUDIANTES DE INGENIERÍA ELÉCTRICA E INGENIERÍA 
ELECTRÓNICA DE PRIMER SEMESTRE
LEARNING STRATEGIES USED BY FRESHMEN OF ELECTRICAL 
AND ELECTRONICS ENGINEERING
Jhon Jairo Ramírez Echeverry y Fredy Andrés Olarte Dussán
Universidad Nacional de Colombia, Bogotá (Colombia)
Águeda García Carrillo
Universitat Politècnica de Catalunya BarcelonaTech, Barcelona (España)
Resumen
 La utilización de estrategias de aprendizaje le facilita al estudiante su proceso formativo, permite el 
logro del aprendizaje profundo, está relacionada positivamente con el desempeño académico y es esencial 
en contextos de aprendizaje autónomo. La baja cantidad de trabajos sobre las estrategias de aprendizaje que 
usan los estudiantes en contextos de formación en ingeniería motivó la realización de este estudio exploratorio 
descriptivo. Se investigó el nivel de utilización de estrategias de aprendizaje de 229 estudiantes de primer semestre 
de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería Electrónica de una universidad colombiana. Adicionalmente, se analizó si 
el historial académico de los participantes y su disponibilidad de tiempo para estudiar hacían diferencia en el 
uso de dichas estrategias. Los datos sobre la utilización de estrategias de aprendizaje se obtuvieron por medio 
del cuestionario de estrategias de aprendizaje y motivación (CEAM II) y fueron recolectados con población 
de dos cohortes académicas, en los años 2013 y 2014.
A los datos se aplicaron análisis estadísticos de correlaciones bivariadas y de diferencias de medias (pruebas 
t de Students). Los resultados indican que la estrategia de regulación del esfuerzo es significativamente más 
usada por los estudiantes participantes; mientras que las estrategias de organización de ideas, el aprendizaje 
con pares y la administración del tiempo de estudio son escasamente utilizadas. También se encontró que las 
variables puntaje de admisión a la universidad y cantidad de horas que trabajan los estudiantes, son predictivas 
en el uso de algunas estrategias de aprendizaje. El diseño y los resultados de esta investigación ofrecieron 
puntos de partida para explicar los niveles de uso de estrategias de aprendizaje de los estudiantes participantes, 
insumos para posibles modificaciones en las prácticas educativas de la asignatura en la que se hizo este estudio 
y bases para diseñar futuras intervenciones educativas con el fin de promover entre los estudiantes el uso de 
estrategias de aprendizaje.
Palabras claves: estrategias de aprendizaje, aprendizaje autorregulado, ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica.
Julio a Diciembre de 2014, Vol. 9, N°. 18, pp. 216-227 • © 2014 ACOFI • http://www.educacioneningenieria.org 
Recibido: 16/10/2014 • Aprobado: 06/11/2014
ISSN 1900-8260
217Estrategias de aprendizaje usadas por estudiantes de ingeniería eléctrica e ingeniería electrónica de primer semestre
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Abstract 
The learning strategies make easier at the students their learning process, they allow the achieving of the 
deep learning approach, they are related positively to academic performance, and they are basic in contexts of 
autonomy learning. The low amount of studies on learning strategies used by students in contexts of engineering 
education was the motivation to do this descriptive exploratory study. In this study was researched the learning 
strategies used by 229 freshmen of Electrical and Electronics Engineering programs of a Colombian university. 
Additionally, we researched whether the previous learning of students and the amount of time available to 
study make the difference between major or minor use of the learning strategies. The data about the use 
level of the learning strategies were obtained with Cuestionario de Estrategias de Aprendizaje y Motivación 
(CEAM II) and these data belong to the population of two academic cohorts, between the years 2013 and 
2014. The bivariate correlations and comparison of two means (t-Student test) were the statistical analyses 
used. The results indicate that the effort regulation is the most used learning strategy by students (significant 
difference) while the organization of ideas, peer learning and the control of study time were the least used 
learning strategies. This study also found that the score of college entrance exam and the amount of working 
hours are predictive variables about the use level of some learning strategies. The design and results of this 
research offered starting points to explain the use levels of the learning strategies by the participating students. 
Also, it offered inputs for possible changes in the educational practices of the subject where this study was done 
and some bases to design future educational interventions in order to promote the use of learning strategies 
by the participating students.
Keywords: learning strategies, self-regulated learning, electrical engineering, electronics engineering.
Introducción 
 
Las estrategias de aprendizaje son procedimientos que 
lleva a cabo el estudiante para planear, regular y evaluar 
su acción mental frente a una tarea de estudio (López, 
Hederich & Camargo, 2011; Monereo & Castelló, 1997). 
Las estrategias de aprendizaje son “como grandes 
herramientas del pensamiento, que sirven para potenciar 
y extender su acción allá donde se emplean” (Beltrán, 
2003). Visto de esta manera, las estrategias de aprendizaje 
son procesos mentales que el estudiante puede realizar 
para ayudarse a hacer una tarea, cualquiera que sea 
el contenido o contexto de aprendizaje; es decir, las 
estrategias de aprendizaje responden al cómo de los 
procesos de aprendizaje (Beltrán, 2003). 
•	 McKeachie clasifica las estrategias de aprendizaje 
en tres grupos: cognitivas, metacognitivas y de 
regulación (administración) de recursos para aprender 
(McKeachie, Pintrich, Lin & Smith, 1986):
•	 Las estrategias cognitivas sirven para procesar 
información. Estrategias como la memorización a 
corto plazo o activación de la memoria de trabajo, 
la organización de la información que se estudia 
(organización de ideas) y la construcción de relaciones 
entre la información nueva y los conocimientos 
previos (elaboración de ideas), son ejemplos de este 
tipo de estrategias de aprendizaje.
•	 Las estrategias metacognitivas le permiten al estu-
diante planear su aprendizaje, observar su desempeño 
y valorar su estado de aprendizaje para ajustar 
sus métodos o reformular sus metas. El aprendiz 
realiza procesos metacognitivos cuando analiza 
qué desea aprender y fija sus propias metas antes de 
estudiar (planeación), cuando se autointerroga sobre 
si comprende lo que está estudiando (observación) 
y autoevalúa y ajusta sus métodos de estudio para 
alcanzar las metas de aprendizaje fijadas (valoración).
•	 Las estrategias de regulación de recursos las aplica 
el estudiante cuando normaliza el tiempo que dedica 
a su estudio (administración del tiempo), controla 
el lugar donde realiza sus tareas (verificación del 
ambiente de estudio), monitorea la atención y el 
esfuerzo que invierte en el contexto de tareas que se 
le dificultan (regulación del esfuerzo) y busca apoyo 
de sus pares como el docente y otros estudiantes para 
facilitar la comprensión de un tema o ampliar sus 
puntos de vista frente a una temática (búsqueda de 
ayuda y aprendizaje por pares).
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La importancia de usar estrategias de aprendizaje 
ha sido justificada ampliamente por la psicología 
cognitiva. Entendiendo tanto la importancia como 
la utilidad de usarlas, se ha encontrado que éstas no 
sólo cumplen con su objetivo esencial de facilitar 
los procesos de aprendizaje, sino que también son 
útiles para lograr enfoques de aprendizaje profundo 
(Clinton, 2014; Ossa & Aedo, 2014), están relacionadas 
positivamente con el desempeño académicodel 
aprendiz (Pintrich & deGroot, 1990; Zimmerman, 
1990; Alkhateeb & Nasser, 2014) y se requieren 
para que el estudiante desarrolle la competencia de 
autonomía en el aprendizaje (Kosnin, 2007; Beltrán, 
2003; García & Aranzazu, 2014).
En contextos de formación en ingeniería se han 
desarrollado trabajos de investigación acerca de las 
estrategias de aprendizaje que utilizan los estudiantes 
y sus efectos. La motivación parece influir consi-
derablemente para que el estudiante use estrategias 
cognitivas y metacognitivas. El aprendiz motivado 
intrínsecamente emplea estrategias más efectivas para 
procesar la información que estudia (Paolini, 2009). 
Los estudiantes de arquitectura e ingeniería utilizan 
en mayor proporción estrategias de procesamiento 
profundo de la información (cognitivas), como organi-
zación y elaboración de ideas, que los estudiantes de 
ciencias sociales, jurídicas, enfermería y organización 
deportiva (Marugán, Martín, Catalina & Román, 
2013; Cruz, Nieto & Montemayor, 2009). Marugan 
y su equipo proponen como hipótesis que esta dife-
rencia significativa puede deberse a la naturaleza del 
conocimiento de cada tipo de programa académico. 
Ellos consideran que en ingeniería las necesidades 
de trabajo cognitivo, como la compresión profunda, 
la deducción y el razonamiento, son constantes y que 
quizás esto produzca las diferencias significativas 
halladas en sus estudios. Cruz y su equipo indican 
que las diferencias podrían obedecer a los ambientes 
basados en solución de problemas que regularmente 
son más comunes en las carreras de ingeniería que 
en otros programas.
También se han encontrado diferencias significativas 
en la aplicación de estrategias cognitivas entre los 
estudiantes de los años finales y los de años inter-
medios. Los alumnos de los cursos finales utilizan 
más las estrategias de procesamiento profundo de 
la información que los de cursos intermedios. Se 
podría pensar que la experiencia acumulada del 
estudiante universitario favorece una utilización más 
consciente de las estrategias de aprendizaje (Marugán, 
Martín, Catalina & Román, 2013; Herrera-Torres & 
Lorenzo-Quiles, 2009), lo que estaría confirmando 
que las estrategias son un tipo de conocimiento que 
el estudiante puede adquirir y promover (Rodríguez 
Pineda, 2008). Finalmente, vale la pena mencionar 
como resultado de investigación sobre estrategias de 
aprendizaje a la correlación positiva significativa que 
se ha encontrado entre el uso de éstas y el rendimiento 
académico de los estudiantes. Por ejemplo, Pacheco 
halló correlaciones significativas positivas entre el uso 
de las estrategias metacognitivas de autoconocimiento 
y el rendimiento de estudiantes de ingeniería civil 
(Pacheco, 2012).
El desarrollo de trabajos de intervención educativa, 
con el fin de promover el uso de estrategias de 
aprendizaje entre los estudiantes, usualmente se centra 
en el papel que juegan dichas estrategias para que el 
estudiante aprenda de manera profunda y desarrolle 
la competencia de autonomía en el aprendizaje. 
Algunas intervenciones educativas en contextos de 
aprendizaje de ingeniería se han implementado con 
metodologías docentes innovadoras (Gallo y otros, 
2014), aprendizajes basados en la práctica (Lemons, 
Carberry, Swan & Jarvin, 2011) y propuestas didácticas 
construidas con los estudiantes y docentes (Rodríguez 
Pineda, 2008). En general, los resultados de estas 
intervenciones indican que los estudiantes logran 
promover el uso de los tres tipos de estrategias (cog-
nitivas, metacognitivas y de regulación de recursos).
En Colombia son pocas las investigaciones o inter-
venciones educativas realizadas para promover el uso 
de estrategias de aprendizaje entre los estudiantes de 
ingeniería. En la revisión bibliográfica destaca el estudio 
de Cortés y su equipo (Cortés, García & García, 2006) 
en el que exploraron qué estrategias de aprendizaje 
utilizaban los estudiantes de ingeniería de sistemas 
con bajo rendimiento académico. La baja cantidad de 
estudios acerca de las estrategias de aprendizaje que 
usan los estudiantes de ingeniería en Colombia refleja la 
necesidad local de conocer más el cómo de los procesos 
de aprendizaje de los estudiantes, específicamente 
explorar qué estrategias usan para aprender. Conocer 
el nivel de uso de dichas estrategias les permitirá a los 
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docentes saber si existen diferencias en la utilización de 
unas con respecto a otras, identificar si hay estrategias 
que tienen relación con el rendimiento académico y 
a los estudiantes tener una retroalimentación no sólo 
de resultados (evaluación cuantitativa) sino también 
de cómo estudiar.
Dada la importancia de las estrategias de aprendizaje 
y al desconocimiento actual acerca del uso que hacen 
de ellas los estudiantes de los programas de Ingeniería 
Eléctrica e Ingeniería Electrónica de la Universidad 
Nacional de Colombia, se decidió realizar un estudio 
exploratorio descriptivo con el fin de responder a 
la pregunta de investigación: ¿Qué estrategias de 
aprendizaje usan los estudiantes de primer semestre 
de los programas de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería 
Electrónica de la Universidad Nacional de Colombia? 
Se consideró que por ser este estudio un primer paso 
para conocer las estrategias de aprendizaje de los 
estudiantes, lo más conveniente sería explorar el 
estado inicial de su uso por parte de los estudiantes 
que recién ingresan a las aulas de la universidad. El 
propósito es tener un punto de partida para diseñar 
y realizar futuras intervenciones educativas para 
que el estudiante promueva el uso de estrategias de 
aprendizaje durante su estancia en la universidad, 
tal como lo sugieren los expertos (Beltrán, 2003).
El contraste principal con estudios realizados en otras 
universidades del mundo es que, además de analizar 
el nivel de uso de las estrategias de aprendizaje, se 
examinará si hay diferencias significativas de uso entre 
estudiantes con condiciones contextuales diferentes. Se 
entenderán como variables contextuales del estudiante 
que recién ingresa a la universidad su historial académico 
y su disponibilidad de tiempo para estudiar. 
Se investigaron elementos que permiten entender mejor 
los niveles de uso de las estrategias de aprendizaje 
por parte de los estudiantes de primer semestre de 
los programas de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería 
Electrónica. Los análisis y resultados que se presentan en 
este artículo se postulan como significativos y aplicables 
para la educación en estos programas de ingeniería de 
la universidad, al tener insumos para intentar un nuevo 
enfoque y estrategia docente, modificando y diseñando 
actividades acordes con las necesidades específicas de 
la población que ingresa a las aulas. Debido a que los 
contextos particulares influyen en el uso de las estrategias 
de aprendizaje, el objetivo no es generalizar acerca de 
los comportamientos cognitivos y metacognitivos de 
cualquier estudiante de primer año de ingeniería.
Métodos
Participantes
Se invitó a participar en esta investigación a los estudian-
tes inscritos en las asignaturas Introducción a Ingeniería 
Eléctrica e Introducción a Ingeniería Electrónica, ambas 
de primer semestre del plan de estudios de cada carrera. 
En estas asignaturas los estudiantes leen artículos 
técnicos de carácter informativo, realizan resúmenes 
de documentos extensos que tratan temas de actualidad 
en ingeniería y preparan y participan en un ejercicio 
de debate donde se discute sobre una posible situación 
controversial relacionada con los desarrollos actuales 
de la ingeniería. Se eligieron estas asignaturas por 
considerar que las tres actividades anteriores despliegan 
gran cantidad de escenarios de aprendizaje en los que el 
estudiante tiene la oportunidad de decidir consciente-
mente qué estrategiasde aprendizaje utilizar y cuándo.
La participación en esta investigación fue voluntaria, 
informada y consentida. Los estudiantes tuvieron 
conocimiento del estudio que se iba a realizar y el 
tratamiento que se haría de sus datos. Los que aceptaron 
participar en el estudio firmaron un consentimiento. En 
total, participaron 229 estudiantes, 112 que ingresaron 
para la primera cohorte de 2013 y 117 de la segunda 
cohorte de 2014. El total de estudiantes que ingresaron 
en esas dos cohortes a las carreras de Ingeniería Eléctrica 
e Ingeniería Electrónica fue de 263 estudiantes; por lo 
que el error de muestreo para este estudio es de 2,38 % 
con un nivel de confianza del 95 %. 
Para los participantes de este estudio se observaron 
dos variables contextuales como punto de partida para 
analizar si éstas podrían ser causales de diferencia en 
el uso de estrategias de aprendizaje (tabla 1):
1. Variable historial académico del estudiante. Esta 
variable se interpretó como la existencia o no de 
experiencia académica universitaria previa, la media 
de p untaje en el examen de admisión a la universidad 
y el tipo de colegio (estatal o privado) en el que el 
estudiante hizo su formación secundaria. 
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2. Variable disponibilidad de tiempo para estudiar. 
Esta variable se interpretó a partir de la cantidad 
de asignaturas que el estudiante tiene inscritas 
durante el periodo académico en el que se hace 
este estudio, si su estado laboral (compromisos de 
trabajo diferentes a las actividades académicas) 
es activo o inactivo y para aquellos estudiantes 
que trabajan, se les preguntó sobre la cantidad 
de horas que lo hacen. 
Supusimos que el historial académico podría influir 
en que el estudiante fuese más o menos proactivo en 
la utilización consciente de los tres tipos de estrategias 
de aprendizaje (cognitivas, metacognitivas y regulación 
de recursos), y así mismo, que el estudiante con mayor 
disponibilidad de tiempo para estudiar podría estar más 
inclinado a utilizar estrategias cognitivas y de regulación 
de recursos, que aquellos estudiantes que distribuyen 
su tiempo entre actividades laborales y académicas.
En general, la cantidad de estudiantes en la mayoría 
de las variables contextuales presenta una relación 
equilibrada. Esta situación favorece la comparación 
del uso de estrategias de aprendizaje entre estudian-
tes con condiciones contextuales diferentes. Las 
excepciones son la variable género, en la que casi 
toda la población es masculina, y el estado laboral, 
en el que el 77 % de los estudiantes no trabaja.
Tabla 1. Variables contextuales de los participantes.
Género
Femenino: 16 estudiantes
Masculino: 213 estudiantes
Historial 
académico
EPU
No: 127 estudiantes
Sí: 102 estudiantes
PA
media: 701,77 puntos; desviación típica: 65,56 puntos
puntaje mínimo: 500 puntos; puntaje máximo: 1007 puntos
Colegio
Estatal: 131 estudiantes
Privado: 98 estudiantes
Disponibilidad 
de tiempo para 
estudiar
NAI media: 4 asignaturas
EL
No trabaja: 175 estudiantes
Sí trabaja: 54 estudiantes
HTS media: 23,5 horas/semana
EPU = educación previa universitaria, PA = puntaje de admisión, NAI = número de asignaturas inscritas, 
EL = estado laboral, HTS = horas de trabajo cada semana.
Para obtener una visión más amplia, los participantes 
pertenecen a dos cohortes académicas diferentes. 
Con visión más amplia se hace referencia a que 
otras investigaciones hechas en la universidad han 
encontrado que algunas de las variables contextuales 
consideradas suelen presentar diferencias significa-
tivas entre la población estudiantil que ingresa para 
la primera cohorte y la que lo hace en la segunda del 
año. Por ejemplo, la variable puntaje en la prueba 
de admisión a la universidad suele presentar medias 
significativamente mayores entre los aspirantes de 
las primeras cohortes del año que los de las segundas 
cohortes. Para el caso de la población de este estudio 
se confirmaron diferencias significativas en la media 
del puntaje de admisión entre los estudiantes de las 
dos cohortes de Ingeniería Electrónica: 741,07 para 
la primera cohorte de 2013 y 704,50 para los de la 
segunda cohorte de 2014 (análisis t de Students con 
p-valor = 0,003). En los estudiantes de Ingeniería 
Eléctrica no se hallaron diferencias significativas.
Recolección de datos e instrumento de medición
Para la recolección de datos se tuvo en cuenta que la 
única variable de este estudio que exigía temporalidad 
era la de estrategias de aprendizaje. Se debían recoger 
los datos cuando los estudiantes hubieran tenido 
221Estrategias de aprendizaje usadas por estudiantes de ingeniería eléctrica e ingeniería electrónica de primer semestre
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la oportunidad de utilizarlas en sus actividades de 
estudio de la asignatura. Por tal razón, el instrumento 
sobre estrategias fue aplicado tres semanas después 
de iniciado el periodo académico. Los datos de las 
variables contextuales y de las estrategias fueron 
recolectados por medio de un formulario on line que 
cada estudiante diligenció en tiempo fuera de clase.
El CEAM II fue la herramienta psicométrica usada 
para medir las estrategias de aprendizaje que utilizan 
los estudiantes (Roces, Tourón & González-Torres, 
1995; Roces, González & Tourón, 1997). Se trata de 
una adaptación al castellano del Motivated Strategies 
for Learning Questionnaire, MSLQ (Pintrich & Others, 
1991). El CEAM II evalúa en un momento específico 
aspectos motivacionales frente a las tareas de estudio 
y las estrategias de aprendizaje que el estudiante 
podría estar usando. En este estudio sólo se emplearán 
los ítems que preguntan sobre las estrategias que el 
estudiante pudiera estar empleando en sus tareas de 
aprendizaje. Estas estrategias son:
•	 Estrategias cognitivas: organización de ideas, 
elaboración de ideas y pensamiento crítico.
•	 Estrategias metacognitivas: metacognición.
•	 Estrategias de regulación de recursos: 
administración del tiempo y control del ambiente 
de estudio, búsqueda de ayuda y aprendizaje por 
pares y regulación del esfuerzo. 
En total son 50 ítems a los que el estudiante se adhiere 
por medio de una escala tipo Likert de siete niveles: 
siete si considera que el ítem lo describe totalmente, 
hasta uno si cree que la afirmación no lo describe en 
absoluto. En caso de considerar que el ítem lo describe 
en grados intermedios puede señalar el número que 
mejor considere en el rango de la escala. Para obtener 
una idea más amplia del cuestionario se recomienda 
consultar la bibliografía citada. En este estudio se 
hizo una modificación al CEAM II que consistió 
en cambiar el dominio de los ítems del cuestionario 
preguntando acerca de las estrategias usadas por 
los estudiantes en una asignatura específica, en este 
caso en Introducción a la Ingeniería, y no acerca de 
cómo estudiaban todas las asignaturas del semestre, 
que es el dominio original del CEAM II. La razón de 
este cambio es que los investigadores no conocíamos 
qué actividades académicas estaban proponiendo los 
docentes en las demás asignaturas de primer semestre 
y lo más probable es que varias de las preguntas del 
cuestionario no aplicaran. Una vez aplicado el CEAM 
II, se analizó la validez interna de los constructos y 
de confiabilidad de la prueba.
Validez interna de los constructos
Para el análisis de validez interna se verificó, ini-
cialmente, si los datos con los que se contaba eran 
adecuados para hacer un análisis factorial. La medida 
de adecuación de la muestra fue verificada calculando 
el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba 
de esfericidad de Barlett. Los resultados fueron 
KMO=0,834 y la prueba de Barlett fue significativa 
(p-valor < 0,001). Con KMO>=0,75 y habiendo 
confirmado que la matriz de correlación de los ítems 
no era una matriz identidad (Hair,Anderson, Tatham 
& Black, 1998), se procedió a realizar un análisis 
factorial exploratorio por el método de componentes 
principales con rotación ortogonal Varimax. 
El análisis factorial indicó que cinco ítems del CEAM 
II no se agrupaban en el componente esperado y que 
por tal razón no se debían tener en cuenta en este 
estudio, tal como se recomienda en otros trabajos 
(Carretero_Dios & Pérez, 2005). Los ítems fueron: 41, 
58, 62, 76 y 79. Las posibles causas de la no agrupación 
de estos ítems en los componentes esperados será 
motivo de futuros esfuerzos de investigación. De 
acuerdo con estos resultados, la validez interna de 
los constructos del CEAM II fue confirmada en el 
contexto para 45 ítems de estrategias de aprendizaje. 
Con este resultado se procedió a verificar si había 
suficientes ítems para preguntar por cada una de 
las siete estrategias que se pretendía estudiar. La 
conclusión fue que al menos se contaba con cuatro 
ítems para preguntar por cada estrategia y que se 
podía proceder a realizar la investigación con los 
datos recolectados con el CEAM II.
Análisis de confiabilidad
El valor alpha de Cronbach fue usado para medir la 
consistencia interna de las escalas del CEAM II con los 
datos recolectados entre la población. Los resultados 
se encuentran en la tabla 2. Como se puede observar 
en los índices de confiabilidad de las siete escalas, 
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cada una corresponde a uno de los tipos de estrategias 
de aprendizaje, estuvieron en el rango de buenos ( ≥	
0,70) a excelentes ( ≥	0,90)	(Carretero_Dios	&	Pérez,	
2005). A partir de estos resultados se concluyó que 
las escalas del instrumento tenían una confiabilidad 
adecuada para proceder con el estudio propuesto. 
Estrategias de aprendizaje de Cronbach
1. Organización de ideas 0,71
2. Elaboración de ideas 0,90
3. Pensamiento crítico 0,74
4. Metacognición 0,80
5. Tiempo y ambiente de estudio 0,84
6. Búsqueda de ayuda y aprendizaje por pares 0,83
7. Regulación del esfuerzo 0,86
Resultados
Descriptivos
Las estadísticas descriptivas del nivel de utilización 
de estrategias de aprendizaje por parte de los estu-
diantes se muestran en la figura 1. El puntaje para 
cada estrategia se obtuvo calculando el promedio de 
las respuestas dadas por los estudiantes a los ítems del 
CEAM II pertenecientes a cada estrategia. Destaca 
la regulación del esfuerzo por obtener el promedio 
más alto. El pensamiento crítico, la elaboración 
de ideas, la metacognición y la administración del 
tiempo y control del lugar de estudio lograron puntajes 
Tabla 2. Índices de confiabilidad del instrumento psicométrico.
intermedios. Finalmente, los resultados indican que 
las estrategias que menos usan los estudiantes en 
la asignatura de Introducción a la Ingeniería son 
la organización de ideas y la búsqueda de ayuda y 
trabajo con pares. 
Se hicieron análisis t de Students con el fin de verificar 
si había diferencias reales y significativas (no debidas 
al azar) en el uso de estas estrategias. Los análisis se 
hicieron comparando entre sí los puntajes promedio 
de utilización de todas las estrategias. Los resultados 
de estas comparaciones se resumieron conformando 
cuatro agrupaciones de estrategias de acuerdo con su 
nivel de utilización:
Figura 1. Promedios de utilización de las estrategias de aprendizaje.
1. Estrategia más usada: regulación del esfuerzo.
2. Estrategias usadas en nivel medio-alto: pensamiento crítico y elaboración de ideas.
3. Estrategias usadas en nivel medio-bajo: metacognición y tiempo y ambiente de estudio.
4. Estrategias menos usadas: búsqueda de ayuda y aprendizaje por pares y organización de ideas.
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El criterio para que varias estrategias pertenezcan 
a un mismo grupo es que no exista diferencia 
significativa entre sus puntajes, lo que es equivalente 
a afirmar que entre las estrategias que pertenecen 
a grupos diferentes existe una diferencia signi-
ficativa de uso en los estudiantes. Por ejemplo, 
los grupos “estrategia más usada” y “estrategias 
usadas en nivel medio-alto” son el resultado de 
haber hallado diferencias significativas entre el 
puntaje de regulación del esfuerzo y el puntaje de 
pensamiento crítico: entre el puntaje de regulación 
del esfuerzo y el de elaboración de ideas y de no 
haber encontrado diferencia significativa entre los 
puntajes de pensamiento crítico y elaboración de 
ideas. Los análisis estadísticos del ejemplo que se 
acaba de describir se muestran en la tabla 3. Para 
todas las comparaciones el nivel de significancia 
considerado en las pruebas fue . 
Estrategias 
comparadas t gl p -valor
Diferencia de 
medias
95 % Intervalo de confianza para la 
diferencia
Inferior Superior
Regulación 
del esfuerzo y 
pensamiento 
crítico
6,07 340 0,000 0,72 0,48 0,95
Regulación 
del esfuerzo y 
elaboración de 
ideas
6,90 452 0,000 0,74 0,53 0,95
Pensamiento 
crítico y 
elaboración de 
ideas
0,13 340 0,892 0,01 -0,25 0,28
Tabla 3. Resultados de comparación de puntajes promedio en el uso de estrategias de aprendizaje.
Variables contextuales y uso de estrategias de 
aprendizaje
El análisis de utilización de estrategias dependiendo 
de las variables contextuales de los estudiantes (tabla 
1) se efectuó por medio de comparación de medias con 
la prueba t de Students y de correlaciones bivariadas 
de Pearson o Sperman, según el ajuste de los datos 
a distribución normal o no normal.
Para las variables de historial académico se encontró 
que el puntaje de admisión es un predictor en el uso 
de la estrategia de elaboración de ideas. Lo anterior 
se basa en que se halló una correlación lineal positiva 
significativa (p-valor = 0,019) entre estas dos variables; 
es decir, los estudiantes con mayores puntajes de 
admisión son los que más elaboran ideas y viceversa. 
En cuanto a las otras dos variables definidas como 
historial académico del estudiante, la educación 
previa universitaria y el tipo de colegio, no se hallaron 
diferencias significativas en el uso de estrategias por 
parte de los estudiantes que pertenecen a sus diferentes 
clases; es decir, no son variables predictoras en el 
uso de estrategias de aprendizaje entre la población 
estudiada.
En cuanto a la variable contextual de disponibilidad 
de tiempo para estudiar, se encontró que entre los 54 
estudiantes que laboran, cuanto mayor sea la cantidad 
de horas de trabajo semanal hacen menor uso de 
estrategias como organización ideas, administración 
del tiempo de estudio y control del lugar de estudio. 
Estos resultados están basados en que se hallaron 
correlaciones lineales negativas significativas entre 
dichas variables, tal como se indica en la tabla 4. Las 
variables número de asignaturas inscritas y el estado 
laboral no fueron predictoras del uso de estrategias 
de aprendizaje entre los participantes de este estudio.
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Elaboración de 
ideas
Organización de 
ideas
Administración del 
tiempo de estudio
Control del lugar de 
estudio
Admisión
r = 0,156
p - valor = 0,019
Horas de trabajo 
semanal
r = -0,296
p - valor = 0,035
r = -0,383
p - valor = 0,006
r = -0,456
p - valor = 0,015
Tabla 4. Resultados de correlaciones significativas entre variables contextuales y uso de estrategias de aprendizaje.
Discusión e implicación de los resultados
Sobre los resultados descriptivos
La utilización de estrategias de aprendizaje de 
los estudiantes en la asignatura Introducción a la 
Ingeniería, están entre valores medios (3,0 puntaje 
4,0) y valores altos (puntaje 4,0) de acuerdo con la 
interpretación de resultados del manualdel MSLQ 
(Pintrich & Others, 1991). Destaca la estrategia de 
regulación del esfuerzo por presentar un puntaje 
significativamente mayor que las demás estrategias. 
Dado que la definición semántica del constructo 
de esfuerzo en el MSLQ se refiere a la capacidad 
del estudiante de mantener su atención y empeño 
frente a distractores o actividades que no considera 
interesantes (Pintrich & deGroot, 1990), el elevado 
puntaje en esta estrategia refleja un alto compromiso 
del estudiante frente a la asignatura y una oportunidad 
para que los docentes que la orientan propongan 
actividades para promover el uso de las estrategias 
menos utilizadas, que se consideran necesarias para 
las actividades de esta clase. 
Resulta muy llamativo que la estrategia cognitiva 
organización ideas sea la menos usada por los es-
tudiantes de esta asignatura, debido a que las tres 
actividades académicas que se llevan a cabo (lecturas 
de artículos, resúmenes y preparación de debates) 
requieren seleccionar la información importante de los 
textos con el fin de interpretarlos. Este resultado podría 
indicar que los estudiantes no son conscientes de la 
importancia de esta estrategia para el procesamiento de 
información o que desconocen técnicas para organizar 
sus ideas. Por lo tanto, sería conveniente incluir 
dentro de esta asignatura talleres o documentación 
para concientizar a los estudiantes sobre la necesidad, 
en los procesos de aprendizaje, de comprender de 
manera profunda lo que se lee; así mismo, para que 
tengan la oportunidad de conocer y aplicar técnicas 
de toma efectiva de apuntes, identificación de ideas 
principales y secundarias, subrayado, entre otras. 
La baja búsqueda de ayuda y de trabajo con pares 
para aprender por parte de los estudiantes, manifiesta 
la necesidad de incluir actividades en esta clase 
con el fin de fomentar su uso. Su escasa utilización 
podría deberse a que los participantes de este estudio 
recién ingresan a la universidad y aún no cuentan 
con un grupo de trabajo consolidado para apoyar 
sus actividades académicas; situación que se podría 
remediar a través del planteamiento de actividades 
de aprendizaje cooperativo.
Los bajos puntajes en la regulación del tiempo de 
estudio encontrados en la población son muy similares 
a los de otros estudios hechos en Colombia (Cortés, 
García & García, 2006) y en otros países (Herrera-
Torres & Lorenzo-Quiles, 2009) con universitarios 
de primer año. Esta similitud es inquietante porque 
lleva a preguntarse si es que existen condicionamientos 
comunes, incluso en contextos culturales diferentes, 
que hacen que los estudiantes que recién ingresan a la 
universidad regulen de manera deficiente este recurso. 
Las diferencias significativas en la utilización de 
estrategias de aprendizaje halladas en este estudio 
confirman que los estudiantes que llegan a las aulas han 
desarrollado un repertorio de estrategias que aplican 
en mayores y menores proporciones desde el primer 
momento en que abordan las actividades académicas 
universitarias. Las diferencias que se encontraron 
para la población dejan abiertas varias preguntas 
como ¿a qué se deben dichas diferencias?, ¿estas 
diferencias son consecuencia de un uso consciente e 
intencional debido a las exigencias de la asignatura o 
225Estrategias de aprendizaje usadas por estudiantes de ingeniería eléctrica e ingeniería electrónica de primer semestre
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se deben al desconocimiento de técnicas para aplicar 
dichas estrategias?, ¿qué estrategias se requieren 
en mayor medida en las asignaturas posteriores del 
plan de estudios? A partir del perfil de estrategias 
encontrado en este estudio se podría definir un 
orden de prioridades para fomentar las estrategias 
de aprendizaje entre los estudiantes, el cual podría 
iniciar con las estrategias que menos usan y finalizar 
con las que son altamente usadas. 
Los componentes del grupo de investigación vemos 
la necesidad de comunicar a los estudiantes y a los 
docentes los resultados de este trabajo. Con esta 
información podrían ser más conscientes del estado 
actual en el uso de estas estrategias de aprendizaje 
y tomar medidas para solventar posibles falencias. 
Se debe considerar que, además de comunicarles los 
resultados de este estudio, también se podría compartir 
con ellos los resultados de otros trabajos en los que se 
han hallado múltiples repercusiones positivas debidas 
al uso de estrategias de aprendizaje. Repercusiones 
como el logro de enfoques de aprendizaje profundo 
y mejores rendimientos académicos podrían ser 
motivadoras para que los estudiantes utilicen más 
las estrategias para aprender.
Sobre variables contextuales y uso de estrategias 
de aprendizaje
Los resultados de los análisis sobre posibles diferencias 
en el uso de estrategias de aprendizaje en función 
de las variables contextuales de los estudiantes 
confirmaron que entre la población el puntaje en la 
prueba de admisión a la universidad y la cantidad 
de horas laborales semanales tienen relación con la 
utilización de algunas estrategias de aprendizaje.
La variable puntaje en la prueba de admisión presenta 
una correlación lineal positiva con la estrategia 
cognitiva de elaboración de ideas. El valor de esta 
correlación es muy bajo y significativo. Gargallo y 
su equipo también hallaron correlaciones positivas 
muy débiles y significativas entre las notas de acceso 
a la universidad y el uso de 20 de las 25 estrategias 
de aprendizaje que estudiaron (Gargallo, Almerich, 
Suárez-Rodríguez & García-Félix, 2012). En este caso 
la primera posible explicación a dicha relación podría 
ser que el examen de admisión en la universidad en la 
que se realizó este estudio evalúa la comprensión de 
los lenguajes y los conceptos básicos requeridos para 
el estudio de las matemáticas, las ciencias naturales 
y físicas, las ciencias sociales y las artes. Todos los 
componentes de esta prueba de admisión son de 
naturaleza cognitiva, lo que corresponde con los 
elementos del constructo de la estrategia de elaboración 
de ideas del MSLQ (Pintrich & Others, 1991).
La cantidad de tiempo semanal que dedican los 
estudiantes laboralmente activos presentó corre-
laciones lineales negativas bajas y significativas 
con la estrategia cognitiva de organización de ideas 
y con las estrategias de regulación del tiempo de 
estudio y del lugar de estudio. Poniendo en contexto 
este resultado, fueron 54 los participantes de este 
estudio los que manifestaron ser laboralmente 
activos e indicaron que dedican, en promedio, 
23,5 horas/semana. Las cifras revelan que estos 
estudiantes dedican más de la mitad de su tiempo 
semanal a sus trabajos, lo cual podría dar luces para 
explicar por qué procesan con menor detenimiento 
la información que estudian y el porqué de la 
dificultad para administrar su tiempo de estudio 
y controlar su lugar de estudio.
Las relaciones encontradas entre las variables contex-
tuales de los estudiantes y sus estrategias de aprendizaje 
implican proponer actividades para promover, en mayor 
medida, el uso de estrategias cognitivas como la elabo-
ración de ideas entre la población con puntajes bajos en 
el examen de admisión. Así mismo, los programas de 
bienestar universitario de las carreras deberían tener 
en cuenta que casi la cuarta parte de los estudiantes de 
primer semestre trabajan y que los resultados del estudio 
indican que esta condición tiene relación negativa con 
los métodos de estudio, en cuanto a cómo organizan la 
información que leen (organización de ideas) y cómo 
regulan su tiempo y lugar de estudio.
El aspecto más relevante para mencionar como li-
mitación de este estudio, se refiere a la necesidad de 
realizar mediciones con fines de observación acerca de 
los comportamientos cognitivos, metacognitivos y de 
regulación de recursos de los estudiantes. La recolección 
de datos basada exclusivamente en autoinformes, como 
se hizo en este estudio, no permite evidenciarla puesta 
en escena de las estrategias de aprendizaje por parte 
de los estudiantes, tan sólo su opinión acerca de las 
estrategias que considera que usan.
226 Revista Educación en Ingeniería • Julio a Diciembre de 2014, Vol. 9, N°. 18
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Conclusiones
El estudio presentado en este artículo permitió un 
primer acercamiento para responder a la pregunta de 
investigación: ¿qué estrategias de aprendizaje usan 
los estudiantes de primer semestre de los programas 
de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería Electrónica de 
la Universidad Nacional de Colombia? Se encontró 
que la regulación del esfuerzo es la estrategia que 
más aplican los estudiantes de primer semestre; 
mientras que las estrategias de organización de 
ideas, el aprendizaje con pares y la administración 
del tiempo de estudio son las que menos usan. 
También se encontró que las variables puntaje 
de admisión y cantidad de horas que trabajan los 
estudiantes, son predictivas del uso de algunas 
estrategias cognitivas y de regulación de recursos. 
Este último resultado estaría probando parcialmente 
la hipótesis de que hay variables contextuales 
que podrían tener relación con el mayor o menor 
uso de estrategias de aprendizaje por parte de 
los estudiantes de primer semestre. El diseño y 
los resultados de esta investigación permitieron 
encontrar puntos de partida para explicar los 
niveles de uso de estrategias de aprendizaje de los 
estudiantes recién ingresados.
El ranking de uso de estrategias de aprendizaje, 
entre los participantes de este estudio, podría ser un 
insumo para proponer modificaciones a las prácticas 
educativas en la asignatura de Introducción a la 
Ingeniería del Departamento de Ingeniería Eléctrica 
e Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional 
de Colombia. 
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Sobre los autores
Jhon J. Ramírez Echeverry
Magíster en Ingeniería de Telecomunicaciones de la 
Universidad Nacional de Colombia. Estudiante de 
doctorado en la Universidad Politécnica de Cataluña 
(España). Profesor asociado en el Departamento 
de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería Electrónica en 
la Universidad Nacional de Colombia, en Bogotá.
 
Fredy Andrés Olarte Dussán
Magíster en Ingeniería Eléctrica de laUniversidad 
Nacional de Colombia y doctor en Ingeniería 
Eléctrica. Profesor asistente en el Departamento 
de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería Electrónica de 
la Universidad Nacional de Colombia, en Bogotá.
Águeda García-Carrillo
Ingeniera química de la Universidad Ramón Llull. 
Posgraduada en Innovación Tecnológica y magíster 
en Ergonomía de la UPC. Doctora en Ciencias 
del Programa Ingeniería de Sistemas Técnicos de 
la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). 
Investigadora en la UPC en el área de metodología 
en ingeniería de proyectos. Orienta asignaturas de 
esta área en dicha universidad en Barcelona (España).
Los puntos de vista expresados en este artículo no reflejan necesariamente la opinión de la
Asociación Colombiana de Facultades de Ingeniería.